Wie man KI im Handel einsetzt
Es gibt viele Beispiele für KI-Anwendungen im Handel, von denen einige schon seit Jahren still und leise unter dem Radar genutzt werden. Sie helfen dabei, die Arbeitsweise des Einzelhandels zu verändern und zu verbessern. Ob im Marketing, im Kundenservice oder im operativen Geschäft – KI findet im Handel unterschiedliche Einsatzbereiche. Nachfolgend haben wir eine Auswahl der innovativsten und wirkungsvollsten KI- und Machine-Learning-basierten Tools für Händler zusammengestellt und gehen der Frage nach, wie Einzelhändler diese Methoden am besten für sich nutzen können. Beispiele für den Einsatz von KI im Einzelhandel runden den Überblick ab.
KI im Handel: Retargeting
What is Retargeting?
Retargeting ermöglicht es Einzelhändlern, frühere Kunden wieder anzusprechen, die ihre Website besucht und vielleicht sogar etwas in den Warenkorb gelegt, aber aus welchen Gründen auch immer den Kauf nicht abgeschlossen haben. Während die Konsumenten nun auf anderen Webseiten surfen, können Händler sie mithilfe von Retargeting-Anzeigen erneut ansprechen.
Einer der Vorteile dieser Strategie ist, dass sie stark personalisiert werden kann. Dem Kunden werden Produkte und Artikel angezeigt, die er bereits gesucht hat, was zu einem präzisen Targeting führt, das in der Vergangenheit sehr gut konvertiert hat. Allerdings kann Retargeting ziemlich komplex werden, vor allem für große Einzelhändler, die mit riesigen Besucherzahlen und Produktsortimenten zu tun haben. KI- und Machine-Learning-Lösungen können im Handel dabei helfen, Retargeting-Kampagnen zu optimieren und Datenmengen, die für ein effektives Retargeting benötigt werden, zugänglich zu machen und übersichtlich zu gestalten.
KI- und Machine-Learning-Tools für Retargeting
Beim Aufbau effektiver Remarketing-Lösungen müssen Händler in der Lage sein zu skalieren, was bedeutet, dass fortschrittliche maschinelle Lerntechniken außerordentlich nützlich sind. Diese können die großen Mengen von Daten und die komplexe Verwaltung von Retargeting-Kampagnen in dynamischen Umgebungen bewältigen.
Einige der Möglichkeiten, wie KI und Machine Learning im Remarketing eingesetzt werden, sind:
- Pinpointing: Anstatt jeden Tag Milliarden potenzieller Werbeanfragen über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg zu verwalten (ein Unterfangen, das schnell sehr teuer werden würde), kann maschinelles Lernen vorhersagen, wo Nutzer mit großer Wahrscheinlichkeit auftauchen werden. Diese Methode nutzt Techniken wie Look-alike-Modellierung und multivariate Regressionen, um wichtige Merkmale von Zielgruppen zu identifizieren. Auf diese Weise werden die Anfragen auf ein überschaubareres Maß reduziert und dennoch eine genaue Zielgruppenansprache ermöglicht.
- Timing des Engagements: Mithilfe von KI im Handel lassen sich die idealen Zeitpunkte für das Targeting von Nutzern im Laufe eines Tages ermitteln. Dies hängt von Faktoren wie dem Punkt im Engagement-Lebenszyklus und dem tatsächlichen physischen Standort ab – wenn sich Konsumenten zum Beispiel zu Hause oder in der Nähe ihres Zuhauses befinden, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie einen Kauf abschließen.
- Vorhersage der Content-Performance: KI im Handel kann auch bei kreativen Fragestellungen eingesetzt werden, beispielsweise um die effektivsten Designs zu testen und auszuspielen, die eine Zielgruppe ansprechen. Früher wurde die Marketing-Effektivität mit A/B-Tests oder Testkampagnen überprüft. Mit einem algorithmischen Ansatz ist es nun möglich vorherzusagen, wie eine Anzeige funktionieren wird, bevor man sie live schaltet. So lässt sich das wirkungsvollste Design entwickeln.
- Verwalten von Werbekampagnen: Digitales Marketing ist heute ein wesentlicher Bestandteil effektiven Marketings, kann aber überaus komplex werden. KI-basierte Tools lassen sich im Handel einsetzen, um das Ganze zu vereinfachen. Zum B beim Entfernen und Ersetzen von Anzeigen, die zu wenig Leistung bringen, beim Ändern des Targetings, um die Kampagnenergebnisse zu maximieren, oder beim Anpassen der Budgets für maximale Effektivität.
Lesen Sie hier mehr über KI für Remarketing.
Empfehlungsmaschinen (Recommendation Engines)
Was ist eine Empfehlungsmaschine?
Eine Empfehlungsmaschine (Recommendation Engine) nutzt Kundendaten, um Konsumenten bestimmte Produkte und Inhalte vorzuschlagen. Diese Daten können die spezifischen historischen Informationen eines einzelnen Kunden sein, sie können aber auch auf Daten von Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten basieren (oder auf anderen spezifischen Informationen, wie intern definiert).
Wenn man die riesigen Datenmengen bedenkt, die heute online verfügbar sind, insbesondere für große Einzelhändler, werden Empfehlungsmaschinen zu einer wichtigen Option, um Angebote so zu gestalten, dass sie eine große Bandbreite an Kunden ansprechen. Darüber hinaus kann eine Empfehlungsmaschine dabei helfen, KPIs zu verbessern – dazu gehören gesteigerte Umsätze, Klick- und Konversionsraten (Conversion Rate) und andere wichtige Daten. Durch die Bereitstellung von Inhalten, die auf bestimmte Kunden und Segmente zugeschnitten sind, wird ein positives Nutzererlebnis geschaffen, das langfristig zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Kundenbindung beiträgt.
Wie lässt sich KI für einzelhandelsorientierte Empfehlungsmaschinen nutzen?
Big Data bildet die Grundlage für Empfehlungsmaschinen im Online-Handel. Diese riesigen Datensätze sind entscheidend, um das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu verstehen und daraus intelligente Schlüsse zu ziehen. Dazu gehören historische Transaktionsdaten, Bewertungen, Rezensionen und individuelle Informationen wie Geschlecht oder Alter. Diese können mit gerätebezogenen Daten wie dem Standort des Kunden und der Zeit, zu der er die Website des Händlers besucht hat, kombiniert werden.
Zur Verarbeitung dieser immensen Datenmengen und der Vielzahl an Informationen sind KI- und maschinelle Lernmethoden besonders geeignet. Einer der Ansätze, den KI- und maschinelle Lernmethoden bei der Empfehlungsgenerierung verfolgen, ist die inhaltsbasierte Filterung. Dabei werden Empfehlungen auf der Grundlage derjenigen Daten erstellt, die aus vergangenen Transaktionen und dem Kaufverhalten eines Kunden gesammelt wurden. Sie basieren zum Beispiel auf etablierten Mustern in den Entscheidungen oder im Verhalten eines Nutzers. Die Inhalte, die dann an den Kunden weitergegeben werden, können Produkte oder Dienstleistungen sein, die mit seinen individuellen Vorlieben oder Ansichten übereinstimmen.
Ein weiterer Ansatz zur Empfehlungsgenerierung ist die kollaborative Filtermethode. Hier werden Informationen aus den Interaktionen einer segmentierten Gruppe von Kunden gesammelt und als Grundlage für Empfehlungen an andere Konsumenten verwendet. Meinungen und Kaufverhalten von Nutzern mit ähnlichem Geschmack oder in ähnlichen Lebensumständen bilden die Basis, um einem vergleichbaren Konsumenten bestimmte Artikel zu empfehlen.
Die kollaborative Filtermethode weist tendenziell eine höhere Genauigkeit auf als die inhaltsbasierte Filtermethode; da sie sich jedoch auf segmentierte Daten stützt, führt sie manchmal zu Resultaten, die schwieriger zu interpretieren sind.
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KI im Handel: Personalisierung
Was ist Personalisierung?
Einfach ausgedrückt ist Personalisierung personalisiertes Marketing. Durch die Segmentierung ihrer Kundendatenbank können Einzelhändler Gruppen wie hochwertige Kunden oder bestimmte Standorte identifizieren und Konsumenten gezielt ansprechen.
Kundensegmentierung ist zwar keine neue Marketingpraxis, aber maschinelles Lernen und KI vereinfachen und verbessern den Segmentierungsprozess im Handel und ermöglichen es Einzelhändlern, bestimmte Kundengruppen effektiver zu identifizieren und deren Kaufverhalten zu verstehen. Die Segmentierung kann dank der heutigen Technologie bis auf die Ebene des einzelnen Kunden heruntergebrochen werden.
Wie wird KI bei der Personalisierung im Handel eingesetzt?
Sowohl KI als auch maschinelles Lernen werden im Handel genutzt, um Kauferlebnisse zu schaffen, die auf bestimmte Zielkundensegmente zugeschnitten sind. Das bedeutet, dass künstliche Intelligenz die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit für individuelle Website-Besucher anzeigen kann, basierend auf deren vergangenem Einkaufsverhalten und ihrem Verhalten vor Ort zum aktuellen Zeitpunkt.
Zu den Anwendungen gehören unter anderem:
- die Erstellung von Präferenzprofilen, die bevorzugte Produkte identifizieren, sowohl nach visueller Affinität (Stil, Farbe, Größe usw.) als auch nach nicht-visueller Affinität (Marken, Produktkategorien, Preis).
- die Verwendung von historischen Daten wie auch Echtzeitdaten, um die Wünsche und Absichten eines Konsumenten zu verstehen, der auf einer bestimmten Seite landet.
- die Bereitstellung maßgeschneiderter Inhalte und personalisierter Empfehlungen für verwandte Produkte in Echtzeit, während der Käufer auf der Website surft.
Besonders für das Personalisierungsmarketing sind KI-basierte Ansätze im Handel bestens geeignet. Die Erstellung personalisierter Inhalte und die Empfehlungen für einzelne Kunden erfordern eine enorme Datenmenge und operative Komplexität, die Einzelpersonen oder Teams nicht bewältigen könnten.
KI im Handel: Virtuelle Assistenten und Chatbots
Was sind virtuelle Assistenten?
Virtuelle Assistenten und Chatbots gehören zu den allgegenwärtigen KI-gestützten Website-Funktionen im Handel, mit denen die meisten Online-Shopper vertraut sind und denen sie regelmäßig begegnen. Dank Siri und Alexa gibt es sie sogar schon in vielen Haushalten. Sie bieten die Möglichkeit, rund um die Uhr und sieben Tage die Woche mit Kunden in Kontakt zu treten oder sie zu unterstützen und sind zugleich ein Ansatz, Marken in das Leben der Menschen einzubinden, wann und wo auch immer.
Wie wird KI im Einzelhandel mit virtuellen Assistenten eingesetzt?
Virtuelle Assistenten (Conversational AI) agieren immer ausgereifter und können eine Reihe von automatisierten Aufgaben übernehmen. Dazu gehören:
- ein angenehmes Omnichannel-Erlebnis zu ermöglichen; dazu wird ein personalisierter Kundenservice und -support bereitgestellt, mit einfacher Kommunikation und zeitnaher Problemlösung.
- individualisierte Produktempfehlungen vorzuschlagen; ähnlich wie die oben erwähnten Empfehlungsmaschinen können virtuelle Assistenten als eine Art persönlicher Einkäufer fungieren und personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage des Kaufverhaltens geben.
- die Auftragsverfolgung durch Integration in innerbetriebliche Funktionen zu übernehmen; damit sind Echtzeit-Updates über Einkäufe, Sendungsverfolgung sowie Informationen über Bestell- und Rückgabestatus möglich.
- Warenkorbabbrüche zu vermeiden; dazu werden Benachrichtigungen und Aufforderungen eingeblendet, um den Kunden zu ermutigen, den Kaufvorgang fortzusetzen.
KI im Handel: intelligente Sortimentsgestaltung
Was ist intelligente Sortimentsgestaltung?
Intelligente Sortimentsgestaltung ist ein softwarebasierter Ansatz, der von Einzelhändlern genutzt wird, um die Produkte und das Sortiment ihrer Wettbewerber zu durchleuchten. Mit Hilfe von KI und Crawling-Techniken können Online-Händler die Produkte ihrer Mitbewerber und deren Performance ermitteln, um dieses Wissen in ihre eigenen Sortiments- und Katalogentscheidungen einfließen zu lassen.
Diese auch als Sortimentsoptimierung bezeichnete Funktion kann bei der Entscheidung helfen, wie viele und welche Produkte in einer Kategorie angeboten werden sollten, um die Bedürfnisse der eigenen Kunden zu erfüllen und möglicherweise Käufer von der Konkurrenz abzuwerben.
Vorteile von intelligenter Sortimentsgestaltung auf Grundlage von KI im Handel
Es gibt viele Vorteile von Sortimentsintelligenz, darunter:
- Produkte oder Marken ausfindig zu machen, die Mitbewerber anbieten, um sie in den eigenen Katalog zu integrieren und Lücken zu schließen.
- zu ermitteln, ob die Preise für bestimmte Produkte auf der Grundlage von Nachfrage und Verfügbarkeit angemessen sind.
- Benchmarking von Sortimenten über verschiedene Kategorie- und Markenebenen hinweg zu betreiben, um den Fokus zu schärfen.
- herauszufinden, wie Mitbewerber Rabatte und Coupons einsetzen und ob es für Kunden einen Sweet Spot für bestimmte Rabatte auf bestimmte Produkte oder Kategorien gibt.
- Wettbewerber, Marken oder Produktgruppen mit Filtern wie Farben, Varianten, Größen und anderen Artikelmerkmalen einfach zu überwachen.
Wie wird KI im Handel bei der intelligenten Sortimentsgestaltung eingesetzt?
Traditionell wird intelligente Sortimentsgestaltung durch den Point of Sale und syndizierte Daten bestimmt, was jedoch Einschränkungen mit sich bringt. So werden beispielsweise demografische Veränderungen, Vorlieben und andere Faktoren, die ein umfassendes Verständnis des Kundenverhaltens ermöglichen, nicht berücksichtigt. Maschinelle Algorithmen können die internen Daten über Kunden mit externen Faktoren wie Wetter, Feiertagen, demografischen Daten und anderen Kriterien zusammenführen. So werden Muster und Trends erkennbar.
KI-basierte Ansätze zur Sortimentsgestaltung liefern ein aktuelles und umfassendes Verständnis für das Kaufverhalten der Kunden. Auf dieser Grundlage können Einzelhändler die Regale mit dem richtigen Warenmix bestücken und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Lieferketten aufeinander abgestimmt sind, sodass teure Out-of-Stock- oder Overstock-Szenarien vermieden werden.
KI im Handel hilft dabei, Aufgaben zu automatisieren und vorausschauend und in Echtzeit zu erledigen – anstatt sich auf historische Daten zu verlassen, die möglicherweise veraltet und für den aktuellen Markt und die aktuellen Bedingungen irrelevant sind. Das spart nicht nur Zeit, sondern entlastet auch Ressourcen.
KI im Handel: Lieferkettenmanagement
Die Bedeutung von Lieferketten ist für Einzelhandelsunternehmen entscheidend. KI und maschinelles Lernen lassen sich so einsetzen, dass die Abläufe erheblich rationalisiert und vereinfacht werden . Denn der globale Markt macht Lieferketten lang und komplex. Gerade eine gut gemanagte Lieferkette kann einen entscheidenden Unterschied bei den geringen Margen ausmachen, mit denen Einzelhändler arbeiten.
Supply-Chain-Management umfasst eine breites Feld an Aufgaben und Funktionen. Im Folgenden zeigen wir einige der wichtigsten Möglichkeiten auf, wie KI und maschinelles Lernen das Supply-Chain-Management unterstützen und vereinfachen können.
Wie wird KI im Supply-Chain-Management des Einzelhandels eingesetzt?
Mit dem Einsatz von KI und Machine Learning im Handel lässt sich die Lieferkette besser planen. Machine Learning kann die Komplexität der Supply-Chain-Planung bewältigen und optimieren helfen. Von der Produktion bis zum Versand, von der Logistik bis zum Bestandsmanagement – all dies lässt sich mithilfe von Machine Learning einfacher managen. Auf Grundlage verfügbarer Produktionsdaten helfen die Algorithmen, die Effizienz zu steigern und Verschwendung zu reduzieren.
Predictive Analytics (Verwendung historischer Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen) kann in Kombination mit Machine Learning für mehr Transparenz in der Lieferkette sorgen. Prozesse entlang der Lieferkette lassen sich damit positiv unterstützen, das Kundenerlebnis verändern und Arbeitsabläufe beschleunigen.
Machine Learning ermöglicht im Weiteren Automatisierungsprozesse, die die Reaktionszeiten erhöhen. Damit lassen sich Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage effizienter verwalten und schnelle Lösungen finden. Zudem können auf der Basis von Echtzeit- und historischen Daten effizientere Routen für Lieferketten geplant und das Servicetempo beschleunigt werden.
Der Erfolg der Supply-Chain-Planung hängt stark von der effektiven Verwaltung von Lagerbeständen ab. Versorgungsmängel, wie z. B. Über- oder Unterbestände, können für konsumentenorientierte Einzelhändler eine Katastrophe sein. Maschinelles Lernen nutzt Prognosemethoden, die eine dauerhafte Überwachung und Verbesserung der Abstimmung von Lagerbeständen mit der Kundennachfrage ermöglichen und so die Lagerverwaltung insgesamt rationalisieren.
